Sistema de deteção de fraude em pagamentos eletrónicos. Estudo e Implementação usando software de distribuição livre - Costa, Paulo Jorge dos Santos (2020)
Com a evolução dos negócios para o digital que se traduz num maior número de transações por segundo. Estes métodos de pagamento são naturalmente um alvo apetecível para os burlões. É então premente o estudo de sistemas de deteção de fraude que antecipem as tentativas destes burlões em efetuaram dano nas empresas e nos seus clientes. Este trabalho foca o seu estudo na escolha do melhor modelo de classificação de transações fraudulentas com cartões de crédito, resultante da aplicação de técnicas de pré-processamento de dados (sampling) e algoritmos de classificação de aprendizagem supervisionada. Foi estudada a influencia que as técnicas de undersampling e oversampling podem ter sobre os classificadores estudados. O resultado do estudo permite afirmar que não se observa uma predominância transversal para todos os classificadores de uma técnica sobre a outra. Verifica-se ainda que em alguns modelos a diferença de prestação não apresenta grande diferença entre a versão com undersampling e a versão com oversampling, sendo esta última muito mais exigente no que diz respeito à capacidade de processamento. Por fim neste trabalho são descritos os passos para a implementação da proposta para um sistema de deteção em tempo real, usando os serviços do Google Cloud Platform.